| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 分布式电源规划的国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 规划模型研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 求解算法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第18-20页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第19-20页 |
| 第2章 分布式发电技术对电力系统的影响 | 第20-30页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 不同分布式电源技术及潮流计算模型 | 第20-25页 |
| 2.2.1 光伏发电 | 第20-22页 |
| 2.2.2 风力发电 | 第22-23页 |
| 2.2.3 微型燃气轮机 | 第23-25页 |
| 2.3 分布式电源对电力系统运行的影响 | 第25-28页 |
| 2.3.1 分布式电源对系统潮流及电压的影响 | 第26页 |
| 2.3.2 分布式电源对网络损耗的影响 | 第26页 |
| 2.3.3 分布式电源对系统可靠性的影响 | 第26-27页 |
| 2.3.4 分布式电源对系统保护的影响 | 第27页 |
| 2.3.5 分布式电源对电能质量的影响 | 第27-28页 |
| 2.4 分布式电源对配电网规划的影响 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 人工鱼群算法及优化分析 | 第30-43页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 人工鱼群算法 | 第30-34页 |
| 3.2.1 人工鱼群算法的原理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 人工鱼群算法的行为描述 | 第31-32页 |
| 3.2.3 人工鱼群算法流程 | 第32-34页 |
| 3.3 混沌优化人工鱼群算法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 混沌优化算法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 动态视野和步长 | 第35-36页 |
| 3.3.3 混沌优化人工鱼群算法 | 第36-37页 |
| 3.4 算例分析 | 第37-42页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第37-38页 |
| 3.4.2 参数设置 | 第38-39页 |
| 3.4.3 测试结果分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 配电网分布式电源规划模型的建立及求解 | 第43-51页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 配电网分布式电源规划目标函数 | 第43-46页 |
| 4.2.1 投资建设费用和综合年费用最小 | 第43-44页 |
| 4.2.2 网络损耗成本最小 | 第44-45页 |
| 4.2.3 环境效益最大 | 第45-46页 |
| 4.3 约束条件 | 第46-48页 |
| 4.4 IAFSA在配电网分布式电源规划中的应用 | 第48-50页 |
| 4.4.1 DG规划方案的初始群体 | 第48页 |
| 4.4.2 基于IAFSA的DG规划求解步骤 | 第48-49页 |
| 4.4.3 潮流计算流程 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于IAFSA的配电网分布式电源规划仿真分析 | 第51-59页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 算例及参数设置 | 第51-54页 |
| 5.2.1 算例介绍 | 第51-53页 |
| 5.2.2 分布式电源的相关参数 | 第53页 |
| 5.2.3 算法的仿真参数 | 第53-54页 |
| 5.3 多种分布式电源配电网规划结果 | 第54-57页 |
| 5.4 计及DG环境效益模型和不计及DG环境效益模型的对比 | 第57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第66页 |